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171.
足是软体动物最重要的器官之一,目前对其发育机制尚不了解。软体动物的足由神经和肌肉两部分构成,研究足部神经和肌肉系统在发育早期的的动态变化,对于了解足的形态建成机制具有重要意义。本文利用电镜研究了笠贝(Lottiagoshimai)足的早期发育过程。克隆了lgo-soxb和lgo-mox基因,整装原位杂交表明这两个基因分别表达在早期笠贝幼虫的神经外胚层和中胚层,可作为足发育过程的分子标记。不同发育阶段幼虫的原位杂交结果表明,神经外胚层和中胚层细胞在足发育的起始阶段尚未重叠,而在后续发育阶段,二者相向运动并重叠在一起。结果提示组成贝类足部的神经和肌肉细胞起源于早期胚胎不同的部位,在发育过程中逐渐互相接近并重叠,至担轮幼虫晚期共同作用形成足原基。本研究展示了足原基的早期形成过程,为深入研究软体动物足的发育机制提供了基础信息。 相似文献
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本研究对紫刺参胚胎和幼体发育过程进行了显微观测,比较分析了其幼体早期生长情况与体色形成过程。结果表明:(1)在水温21.0±0.2℃条件下,紫刺参受精卵在受精10~15min后释放第一极体,5h 30min~6h 30min进入囊胚期, 18~20h发育成原肠胚; 30~34h进入耳状幼体阶段, 8~10d变态发育为樽形幼体, 12~14d发育成稚参;紫刺参胚胎和幼体发育时序与普通刺参无显著差异。(2)紫刺参早期发育中的樽形幼体发生率和附着变态率分别为58.4±4.7%和45.1±2.7%,高于普通刺参。(3)紫刺参浮游阶段后期随日龄增长表现出较普通刺参发育更快的优势,在日龄6~7d表现出显著差异(P0.05)。(4)紫刺参稚参在日龄35d前后自背部开始着色,50d~60d腹部开始着色,110d体表紫色转变近乎成参体色,完成变色过程。 相似文献
173.
大西洋鲑在封闭循环水养殖模式下的生长和性腺发育研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究探讨了在封闭循环水养殖模式下大西洋鲑(Salmosalar)的生长发育模式,对封闭循环水系统养殖的大西洋鲑重要生长数量性状进行生物学测量,并跟踪性腺发育状况。本研究自2012年1月通过封闭循环水系统进行大西洋鲑养殖,经过周年养殖,体质量平均达到1194.42g,体长平均达到417.00 mm,体高平均达到100.58 mm,体宽平均达到53.52 mm,少数个体在养殖10个月后性腺发育较快,性腺质量达到9.76 g,性腺指数达到1.31%。本研究的研究结果为建立大西洋鲑标准化循环水养殖系统积累资料。 相似文献
174.
175.
176.
琼东南盆地陵水凹陷,受坡折区崎岖海底和复杂地质构造的影响,导致该地区速度模型构建精度不高,从而严重影响到成像品质。针对坡折区的精确速度模型构建难题,首先采用组合多次波衰减、宽频处理、叠前信噪比增强等针对性处理技术,得到宽频带高信噪比的叠前数据,在此基础上统计分析不同水深速度规律,应用断控和地质约束速度建模技术,建立初始速度模型,然后利用基于宽频数据的高分辨断控约束网格层析反演技术,经过多次迭代完成深度域各向异性速度建模,并实现了陵水凹陷坡折区的高精度叠前深度偏移成像。叠前深度偏移成像显示,基于精细速度模型的叠前深度偏移技术科明显提高坡折区信噪比,改善成像质量,同时可有效消除地层同相轴扭曲的现象,恢复了地下地层的真实构造形态,从而可为目标评价与钻探决策提供更可靠地震资料。 相似文献
177.
178.
179.
SOXB作为重要的转录因子,参与了动物内胚层分化、消化道形成、神经细胞和感官细胞分化的调控。本研究利用RACE技术克隆了单环刺螠(Urechis unicinctus)2个soxb亚族基因soxb1(Uu-soxb1)和soxb2(Uu-soxb2)的cDNA全长序列,大小分别是1871 bp和2906 bp。在两个推导的氨基酸序列中均包含SOX家族的HMG-box结构和SOXB亚族蛋白特有的Group B homology序列,进化树分析它们分别与SOXB1和SOXB2聚类。原位杂交结果显示,Uu-soxb1和Uu-soxb2为母源表达基因;二者在担轮幼虫中的表达图式存在差异,其中早期担轮幼虫中Uu-soxb1 mRNA广泛分布于虫体中,Uu-soxb2 mRNA则集中于顶纤毛束基部和虫体后部(口后纤毛环之后),中期担轮幼虫中,Uu-soxb2阳性信号主要位于纤毛环及虫体的下半球;而Uu-soxb1 mRNA主要位于虫体下半球;之后的发育中二者的表达位点基本一致,即:晚期担轮幼虫中主要位于虫体后部,体节幼虫和蠕虫状幼虫中主要分布于消化道和体壁处。本研究结果表明,单环刺螠soxb在消化道发育过程中的表达模式与其他已报道动物类似,提示其在消化道发育中具有保守的功能。 相似文献
180.
高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献